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データと「何を主張したいか」からChart.jsのチャート設定を生成する。主張に合わせた色のintentを自動選択し、deck.jsonに組み込む。 チャート作りたい、グラフ作りたい、データを可視化したい、chart作成、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ と言われたら必ずこのスキルを使う。 データの見せ方について相談された場合もこのスキルが適切。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
slide-plan.mdまたはユーザーの情報からdeck.jsonを生成する。44種類のレイアウトから最適なものを選び、コンテンツスキーマに従ってJSONを出力する。 スライド生成、deck.json作成、JSON生成、generate slides、プレゼンをJSONにして と言われたら必ずこのスキルを使う。 /slide-planner の出力を入力として受け取ることが多い。
大量の情報からプレゼンテーションの骨格を対話的に設計する。情報整理→核心の引き出し→取捨選択→構成設計→slide-plan.md出力の5ステップ。 プレゼン作りたい、スライド作りたい、資料まとめたい、発表準備したい、アウトライン作りたい、構成考えて、プレゼン企画、presentation plan と言われたら必ずこのスキルを使う。 素材やメモを渡された場合も、まずこのスキルで構成を設計してから /slide-generator でJSON化する。
Playwrightでスライドをスクリーンショットし、PDFまたはPNG画像として出力する。html2canvasより確実で表示通りの出力が得られる。 PDF出力、画像出力、エクスポート、スライドをPDFにして、PNGで出力、export slides と言われたら必ずこのスキルを使う。 ワークフローの最終ステップとして使う。
deck.jsonの画像・動画プレースホルダーから、画像生成AI用のプロンプトMDファイルを1件1ファイルで生成する。 画像プロンプト作って、image prompt、画像生成依頼、プレースホルダーの画像を用意して と言われたら必ずこのスキルを使う。 /validate-deck の後に実行するのが標準フロー。
deck.jsonの品質検証を行う。Playwrightで全ページスクリーンショットを撮影し、スキーマとの突き合わせで未使用・欠損フィールドを検出、修正提案する。 デッキ検証、JSON検証、バリデーション、スライドチェック、validate、check deck と言われたら必ずこのスキルを使う。 /slide-generator で deck.json を作った後に実行するのが標準フロー。
| name | chart-designer |
| description | データと「何を主張したいか」からChart.jsのチャート設定を生成する。主張に合わせた色のintentを自動選択し、deck.jsonに組み込む。 チャート作りたい、グラフ作りたい、データを可視化したい、chart作成、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ と言われたら必ずこのスキルを使う。 データの見せ方について相談された場合もこのスキルが適切。 |
| argument-hint | [データの説明と伝えたいメッセージ] |
| allowed-tools | Read, Write |
データと主張から、deck.json 用のチャート設定（ChartBlockData）を生成する。
チャートの目的はデータを見せることではなく、主張を伝えること。 色は主張に従う。全部に色を付けない。
| 何を伝えたいか | intent | 色の振る舞い |
|---|---|---|
| 1つの値が重要 | highlight | 指定した1つだけ濃色、他は全部グレー |
| カテゴリの比較 | categorical | 全項目に異なる色 |
| 時系列・段階 | sequential | 同系色の薄→濃グラデーション |
| 良い↔悪い | diverging | 正=emerald、負=red、ゼロ=gray |
| 2者の比較 | comparison | A=navy、B=warm（2色のみ） |
| データの性質 | type | 理由 |
|---|---|---|
| 時系列の推移 | line | 連続的な変化 |
| カテゴリ別の量 | bar | 離散的な比較 |
| 構成比・割合 | pie / doughnut | 全体に対する部分 |
| 多軸の評価 | radar | 複数指標のバランス |
{
"type": "bar",
"intent": "highlight",
"highlightIndex": 3,
"labels": ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"],
"datasets": [{ "label": "売上（億円）", "data": [2.8, 3.1, 3.4, 4.2] }]
}